Интеграция технологий в здравоохранение привела к новаторским достижениям, и одним из таких достижений является медицинская или клиническая обработка естественного языка (NLP).
Clinical NLP сочетает в себе искусственный интеллект, машинное обучение и языковую обработку для анализа и интерпретации сложных наборов медицинских данных, включая электронные медицинские карты (EHR) и клинические записи. Эта технология может трансформировать уход за пациентами и оптимизировать медицинские рабочие процессы.
Среди лучших вариантов использования НЛП в здравоохранении мы находим:
- Клиническая документация. НЛП имеет решающее значение для ведения полных и точных записей о пациентах.
- Поддержка принятия клинических решений — НЛП помогает медицинским работникам диагностировать и лечить пациентов, предоставляя рекомендации в режиме реального времени на основе анализа медицинских документов.
- Сопоставление клинических испытаний — НЛП ускоряет процесс сопоставления подходящих пациентов с подходящими клиническими испытаниями.
- Корректировка рисков и иерархические категории состояний — НЛП способствует объективному сравнению результатов лечения пациентов различных поставщиков медицинских услуг за счет точного присвоения кодов HCC.
- Последствия диктовки и ЭМИ. Интеграция НЛП в системы диктовки значительно улучшила технологию распознавания речи, позволяя медицинским работникам создавать и обновлять записи о пациентах с помощью голосовых команд.
- Управление отзывами и анализ настроений — НЛП можно использовать в управлении обзорами и анализе настроений для отслеживания отзывов пациентов, выявления тенденций удовлетворенности и повышения общего качества обслуживания.
По мере того, как технология продолжает развиваться, мы можем ожидать еще более революционных применений НЛП в различных областях.
Читайте полный текст статьи здесь: